综述：基于可穿戴设备和人工智能的疲劳监测：趋势、挑战与未来机遇

这篇综述系统探讨了可穿戴技术（Wearables）与人工智能（AI）在疲劳监测领域的融合应用，重点分析了生理信号（ECG/EEG/EMG/PPG）的多模态融合、机器学习（ML/DL）算法优化及实时边缘计算等前沿进展，为提升高危职业（如航空、制造业）的安全管理提供了创新解决方案。

　　

引言

疲劳作为影响安全与效率的核心因素，在交通运输、制造业和医疗等领域亟需精准监测。传统主观评估方法（如问卷调查）存在滞后性，而基于可穿戴设备（智能手表、EEG头带等）和AI的解决方案正通过实时生理信号分析重塑监测范式。

生理信号与AI的协同创新

ECG：通过心率变异性（HRV）分析，随机森林（RF）模型对驾驶疲劳的检测准确率达94.5%，但易受运动伪影干扰。EEG：采用改进鲸鱼优化算法的LSTM模型对α/β波分析，认知疲劳分类准确率提升至94.31%。EMG：表面肌电信号（sEMG）结合CNN-SVM算法，肌肉疲劳识别准确率达91.39%，尤其适用于制造业重复性动作监测。

多模态融合的突破性进展

混合模型（如ECG+视频）通过XGBoost特征融合，将教育场景的学习疲劳检测准确率推至99.6%。研究证实，融合3种以上信号可使系统误差降低18.7%，但需解决传感器异构数据同步问题。

技术挑战与应对策略

实时性瓶颈：边缘计算（如Jetson TX2平台）使EEG信号处理延迟<50ms，但需优化轻量级模型（如MobileNetV3）。数据质量：小波去噪和独立成分分析（ICA）可有效消除sEMG中89%的运动伪影。可解释性：SHAP值分析揭示HRV的RMSSD特征是疲劳判定的关键因子（贡献度37.2%）。

未来方向

1. 新型传感器：柔性电子皮肤（如PhysioSkin）实现微米级ECG信号采集，信噪比提升2.4倍
2. 自适应AI：元学习框架在跨用户疲劳预测中使F1-score提高12.8%
3. 伦理框架：需建立符合FDA标准的AI决策追溯机制，平衡隐私与监测精度

应用前景

在航空领域，结合EOG（眼电图）的混合系统可提前11分钟预测飞行员注意力衰减；而建筑工人智能头盔（集成IMU+PPG）将肌肉劳损事故率降低42%。这些进展标志着疲劳监测正从实验室走向规模化产业应用。